Подать статью
Стать рецензентом
О. А. Гаврина
О. А. Гаврина
канд. техн. наук, доцент
Северо-Кавказский горно-металлургический институт (государственный технологический университет)
, канд. техн. наук, доцент
Северо-Кавказский горно-металлургический институт (государственный технологический университет)
Владикавказ
Россия
448
Количество цитирований
10
Индекс Хирша

Публикации

Энергетика
  • Дата отправки
    2023-03-14
  • Дата принятия
    2023-06-20
  • Дата публикации
    2023-07-19

Прогнозирование планового потребления электроэнергии для объединенной энергосистемы с помощью машинного обучения

Читать аннотацию

Представлены результаты исследований по разработке прогностических моделей по ретроспективным данным о плановом потреблении электроэнергии в регионе со значительной долей предприятий минерально-сырьевого комплекса. Поскольку энергоемкость промышленности остается довольно высокой, актуальна задача по рационализации потребления электроэнергии. Одним из путей повышения точности управления при планировании расходов на электроэнергию является прогнозирование электрических нагрузок. Несмотря на большое количество научных работ по теме прогнозирования электропотребления, данная проблема остается актуальной из-за изменяющихся требований оптового рынка электроэнергии и мощности к точности прогнозов. Поэтому цель настоящего исследования – поддержка управленческих решений в процессе планирования объемов электропотребления. Для этого необходимо создать прогностическую модель и определить перспективное электропотребление энергосистемы. С этой целью проведен сбор и анализ исходных данных, их предобработка, отбор признаков, создание моделей и их оптимизация. Созданные модели основаны на ретроспективных данных о плановом электропотреблении, показателях работы энергосистемы (частоте), а также метеорологических данных. Методы исследований – ансамблевые методы машинного обучения (алгоритмы случайного леса, градиентного бустинга XGBoost и CatBoost), а также модель рекуррентной нейронной сети долгой краткосрочной памяти (LSTM). Полученные модели позволяют с достаточно высокой точностью создавать краткосрочные прогнозы электропотребления (на период от одних суток до недели). Применение моделей, основанных на алгоритмах градиентного бустинга, и моделей нейронных сетей дали прогноз с погрешностью менее 1 %, что позволяет рекомендовать их для применения при прогнозировании планового электропотребления объединенных энергосистем.

Как цитировать: Клюев Р.В., Моргоева А.Д., Гаврина О.А., Босиков И.И., Моргоев И.Д. Прогнозирование планового потребления электроэнергии для объединенной энергосистемы с помощью машинного обучения // Записки Горного института. 2023. Т. 261. С. 392-402. EDN FJGZTV
Электромеханика и машиностроение
  • Дата отправки
    2020-10-05
  • Дата принятия
    2021-03-30
  • Дата публикации
    2021-06-24

Повышение эффективности релейной защиты на горно-обогатительном комбинате

Читать аннотацию

В работе приведены результаты построения эффективной релейной защиты в системе электроснабжения горно-металлургического комбината (ГОК). Дана краткая характеристика ГОК, приведены схемы электроснабжения и замещения, используемые для расчета токов короткого замыкания. Выполнен статистический анализ повреждений в электрической сети ГОК, позволяющий сделать выводы о характере распределения повреждений. Анализ зарегистрированных повреждений показывает, что их значительная часть – это однофазные замыкания на землю, которые в большинстве случаев переходят в многофазные короткие замыкания, отключаемые максимальной токовой защитой. С целью повышения эффективности и надежности работы релейной защиты уточнена схема электроснабжения ГОК и проведен ее анализ. Произведен расчет токов короткого замыкания, что позволило рассчитать уставки релейной защиты и дать рекомендации по месту ее установки и настройки, чтобы обеспечить нормальную работу потребителей электроэнергии. Для уменьшения количества повреждений кабельной вставки на линии, отходящей на административно-бытовой комбинат (АБК), и увеличения надежности питания потребителей целесообразно осуществить разделение мощностей существующей линии напряжением 10 кВ на две параллельные путем прокладки второй линии. На линии, отходящей на АБК, рекомендуется установить токовую отсечку, целесообразность установки которой показали расчеты. Это уменьшит вероятность повреждаемости кабельной вставки. Данные по токам уставки максимальной токовой защиты и токовой отсечки приведены на карте селективности.

Как цитировать: Клюев Р.В., Босиков И.И., Гаврина О.А. Повышение эффективности релейной защиты на горно-обогатительном комбинате // Записки Горного института. 2021. Т. 248. С. 300-311. DOI: 10.31897/PMI.2021.2.14